摘要：Fe^(3+)在人的许多生理过程中扮演着重要的角色,例如氧气运输、DNA合成、髓磷脂合成、线粒体呼吸、神经递质合成和代谢等。然而,过量的Fe^(3+)会诱导细胞产生·OH从而引起细胞损伤,并且还会诱导β-地中海贫血、帕金森病、癫痫和阿尔茨海默病等疾病的发生。因此,对Fe^(3+)的检测和监测具有非常重要的意义。本文设计并合成了一种以三苯胺为母体的增强型Fe^(3+)荧光探针BL,并将其应用于实际水样中Fe^(3+)的识别。结果表明,探针BL对Fe^(3+)的识别具有较高的灵敏度,其检测限低至0.165μmol·L^(-1)。同时,Fe^(3+)的加入会导致探针溶液的荧光颜色由蓝绿色变为黄色,能够达到“裸眼”识别的效果。通过高分辨率质谱证明了探针与Fe^(3+)为1∶1配位。利用密度泛函理论计算了识别Fe^(3+)前后轨道能级和电能的变化并解释了其荧光光谱现象。

摘要：为研究气候、植被和地下水多种因素作用下的中小型尾矿库重金属迁移规律,考虑降雨-蒸发-蒸腾与地下水的耦合作用,建立不同坝高、坡比、渗透系数和迁移时间工况的尾矿坝重金属迁移模型。应用Geostudio模拟软件,基于正交设计的因素显著性分析及全面设计的因素影响性分析,研究中小型尾矿库重金属Cu^(2+)的迁移规律。结果表明:尾矿库坝高与污染物Cu^(2+)平均迁移速度成反比;坡比对尾矿库污染物Cu^(2+)迁移质量浓度的影响不显著;渗透系数对重金属Cu^(2+)的迁移有显著影响,在尾矿库的同一深度,Cu^(2+)迁移365 d时,渗透系数随污染物质量浓度增大而增大;迁移时间对重金属Cu^(2+)的运移有较显著影响,坝高一定时同一剖面的污染物质量浓度随时间推移而增大。研究结果可为中小型尾矿库的重金属污染分析、评价和防治提供参考依据。

摘要：针对混合动力汽车能量管理策略在线运行时对工况适应性差的问题,提出一种具有深度强化学习能力的能量管理策略设计方法。该方法基于深度确定性策略梯度算法来确定发动机功率最佳变化率,进而建立车载能源功率分配策略。所建立的控制策略包含离线交互学习与在线更新学习双层逻辑框架,根据车辆运行特性对控制参数进行动态更新,以提高在线运行时车辆的节能效果。为了验证所提出的控制策略,以沈阳实车测试数据对算法有效性进行分析,并与粒子群优化算法的控制效果进行对比。结果表明,所提出的深度强化学习能量管理策略可以实现优于粒子群优化策略的节能效果,尤其当车辆行驶特性发生突然变化时,深度强化学习控制策略具备更强的适应性。

摘要：以UASB—SBR耦合工艺处理高浓度大蒜加工废水为目标,采用高有机负荷及接种培菌法或自然培菌法快速启动UASB和SBR反应器,考察pH、HRT、温度对高浓度大蒜加工废水中有机物去除效果及脱氮除磷性能的影响,利用高通量测序技术分析SBR污泥系统的菌群结构,并分析UASB—SBR耦合工艺对高浓度大蒜加工废水的处理效果。结果表明,通过延长HRT的方式可成功启动UASB反应器,在进水COD浓度为9800 mg/L、温度为(35±2)℃的条件下,UASB最佳工艺参数:HRT为45 h、pH为7.5;SBR接种培菌法具有更高的耐冲击负荷能力,有效去除有机物浓度阈值为6000 mg/L,在进水COD浓度为6000 mg/L的条件下,SBR最佳工艺参数:循环时间为12 h、温度为25℃;Bauldia和Flavobacterium为SBR活性污泥系统的优势菌属,具有较强的有机物降解能力和反硝化能力;UASB—SBR耦合工艺对COD、TP、NH_(3)-N、TN的平均去除率分别高达99%、94.77%、95.44%、94.87%,对高浓度大蒜加工废水的处理效果显著。

摘要：研究了利用微分几何方法和延迟反馈控制实现永磁同步电机混沌反控制的方法。从数学模型出发,运用微分几何理论讨论了永磁同步电机能进行精确线性化的条件,推导了用状态延迟反馈精确线性化实现混沌反控制的过程。在此基础上,设计了混沌反馈控制器,对这种控制器的控制结果进行了仿真研究。仿真结果说明利用状态延迟反馈精确线性化设计混沌反控制器是完全可行的,结果是满足要求的。

摘要：为探究复杂混沌系统及其存在特性,构建了具有混沌纠缠函数的隐藏型混沌系统.首先,对新构建的三维系统进行动力学分析,发现系统包含周期吸引子共存和混沌吸引子共存等现象,表明该系统具有复杂的混沌特性和初值敏感性;其次,设计含有单一状态变量指数可变特点的动力学控制器,将三维系统转换为四维系统,分析四维系统在整数阶条件与分数阶条件下的动力学行为.经验证,当四维系统中单一状态变量指数取值改变时,整数阶与分数阶四维系统均是含有隐藏型吸引子的混沌纠缠系统,都存在指数取值趋于正无穷的可能性,且在分数阶条件下系统会出现超混沌现象.

摘要：为了对产品进行有效变型设计,针对产品模型的最小模块,提出了变异点概念,并在分析产品结构的基础上,将反向传播神经网络引入到变型设计中,建立了快速定位变异点的反向传播人工神经网络模型,较好地解决了人为确定变异点的杂乱性与欠准确性问题。最后进行了实证分析,结果表明,采用反向传播人工神经网络快速定位变异点是可行的。

摘要：为了解决低压大电流车载发电机换向困难和火花等级高的问题,采用非均布和非对称磁极结构、加装非均匀换向极、嵌下具有均压作用的单波绕组和倾斜电刷等措施,以降低换向区磁场和换向电势.应用电磁场有限元方法对车载发电机进行空载和负载内部磁场分析与计算,研究电机内磁力线的分布和气隙磁场波形,结果表明:尽管主磁极极靴和主磁极在空间是不等距分布的,但是主磁极所建立的气隙磁场仍然是对称和均布的,可确保提供适合机电能量转换的媒介空间;通过对比有换向极作用和没有换向极作用时电机内磁场分布和气隙磁场波形,换向极起到了降低换向区磁感应强度的作用,特别是对换向区磁场的细化分析和展示,发现有换向极作用时,换向电势平均降低了42.3%,即有明显改善换向的效果,火花实验也说明换向得到了改善.设计方案可以改善发电机换向条件,降低火花等级,抑制电磁干扰,有利于提高车载电气系统运行稳定性、可靠性和安全性;研究结果为低压大电流车载发电机研制提供技术支持.

摘要：针对混合生产形态下(既有加工也有装配)的多订单调度问题,提出一种新的遗传算法。该算法首先提出一种双层编码方法,可以有效解耦装配约束及记录订单权重信息,以指导后继遗传操作;新算法在种群初始化采用"首基因"规则以提高种群多样性,在交叉操作时设计基于订单的多父辈交叉算子,不仅能够保证子辈染色体更多地继承父辈的优秀信息,还不会出现不可行解;基于订单权重的变异算子可以在防止算法非成熟收敛的同时,尽量保证权重高的订单按时完成。通过数据仿真结果证明,该算法可有效求解混合生产形态下的多订单调度问题。

摘要：根据永磁同步电机的数学模型,运用微分几何理论讨论了永磁同步电机可以进行精确线性化的条件,在全状态空间中实现了永磁同步电机的精确线性化。在此基础上,运用延迟状态反馈设计了混沌反馈控制器,对这种控制器的控制结果进行了仿真研究。并针对控制参数的不同对混沌反控制的影响进行了仿真研究,明确了控制参数的选择方向。仿真结果说明利用状态延迟反馈精确线性化设计混沌反控制器是完全可行的,结果是满足要求的。